SuperPoint 在适应不同具有挑战性的场景时表现出其鲁棒性。用这种深度特征替代传统的手工设计特征可以实现...
通过这种特征提取方法,SuperPoint能够在图像中准确定位特征点并生成高质量的描述子,为后续的特征匹配和SLAM过程提供坚实的基础。 特征匹配 LightGlue网络概述 LightGlue[3]是一种快速特征匹配方法。将LightGlue特征匹配方法与其他两种方法进行比较,如图4所示。LightGlue使用一个已经包含两组特征点和描述子的匹配网络,目标是...
SuperVINS是一种利用深度学习改进VINS-Fusion的SLAM系统。在前端和回环检测中引入了SuperPoint和LightGlue,并成功在工程中实现了SuperVINS。为了训练词袋,对数据集进行了单独训练,并灵活实现了DBoW3词袋的训练。使用EuRoC数据集进行了完整的实验,并从定性和定量角度分析了原始算法和改进算法的结果。SuperVINS在各种极端场景...
[TUD AE4270] SuperPoint & SuperGlue on OpenVINS. Contribute to ErcBunny/open_vins development by creating an account on GitHub.
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
我目前知道的最好的组合是GFTT(Shi-Tomasi)+SIFT描述子,回环检测能力吊打其它各种组合。CV领域就是这么神奇,最老的反而是最好的。GFTT本身开销就低,还方便做硬件加速。ORB做硬件加速都要更麻烦一些。我自己方案就是用GFTT+RootSIFT或SuperPoint(HF-Net)。不考虑后端的话,GFTT+KLT其实都非常好了。
自动驾驶中的GNSS、RTK到底多重要? 太强了!世界第一款开源的自动驾驶一体化框架Autoware!(附交流群) 如何从零开始搭一套自己的SLAM系统? 17讲全部上线!全网首个详解深度学习特征开源算法SuperPoint和SuperGlue(附交流群) 最炸裂的机器人AI技术教程都在这了!
全局映射线程: 负责闭环检测和全局位姿图优化,使用 NetVLAD 和 SuperPoint 深度网络进行特征匹配,并通过记忆树进行高效优化。 优势 高鲁棒性: AB-VINS 能够在低运动、IMU 饱和和存在坏闭环等挑战性场景下保持稳定运行。 高效率: AB-VINS 的主 VIO 线程效率非常高,能够满足实时性要求。同时,记忆树数据结构能够有效加...
if __name__ == "__main__": #generate onnx model args = parse_args() export_onnx(**vars(args)) #simplify your onnx model #replace it with your exsited onnx path output_path_sp=('/home/sy/sy/Mix_ws/src/mixvpr/model/sp+sg/superpoint_512_new.onnx') print('---start simplif...